def val(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() val_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) val_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() val_loss /= num_batches correct /= size print(f"val Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {val_loss:>8f} \n
时间: 2024-04-19 07:26:12 浏览: 22
这段代码是用于在验证集上评估模型性能的函数。让我来解释一下它的功能:
- `dataloader`:数据加载器,用于迭代验证集数据。
- `model`:模型,即你构建的卷积神经网络模型。
- `loss_fn`:损失函数,用于计算预测值与真实值之间的误差。
以下是函数的主要步骤:
1. 获取验证集的大小和批次数量,并将模型设置为评估模式。
2. 使用`torch.no_grad()`上下文管理器,禁用梯度计算,因为在验证过程中不需要更新模型参数。
3. 迭代数据加载器中的每个批次,其中`X`是输入图像,`y`是对应的标签。
4. 将数据和标签移动到设备(如GPU)上进行计算。
5. 计算模型对输入图像的预测,并使用损失函数计算预测误差。
6. 累积验证集损失和正确预测的数量,以便后续计算平均损失和准确率。
7. 计算平均验证集损失和准确率,并打印出来。
这个函数用于在验证集上评估模型的性能,并打印出验证准确率和平均损失。与训练函数类似,你可以根据需要进行调整和修改。
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train_dataset = ImageFolder(root="./train", transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_dataset = ImageFolder(root="./val", transform=transform) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) test_dataset = ImageFolder(root="./test", transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)怎么改写为本地C盘的文件
假设你的训练数据存储在 C 盘的 train 文件夹中,验证数据存储在 C 盘的 val 文件夹中,测试数据存储在 C 盘的 test 文件夹中,可以将代码改写如下:
```
train_dataset = ImageFolder(root="C:/train", transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_dataset = ImageFolder(root="C:/val", transform=transform)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
test_dataset = ImageFolder(root="C:/test", transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
```
需要注意的是,Windows 系统下路径分隔符为反斜杠 `\`,但在 Python 中需要使用正斜杠 `/`,或者使用原始字符串(加上 `r` 前缀)表示路径,以避免转义字符的影响。
为每句代码做注释:flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))
# 创建一个包含所有花的列表,列表中每个元素都是一种花的类别索引
flower_list = train_dataset.class_to_idx
# 将key和value互换位置,将花的类别索引转换为花的名称
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())
# 将字典转换为json格式的字符串
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)
# 将json字符串写入文件class_indices.json中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)
# 设置批大小为16,设置dataloader的worker数量,确保不超过CPU核心数和批大小
batch_size = 16
nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])
print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw))
# 创建训练集dataloader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)
# 创建验证集dataset和dataloader
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"])
val_num = len(validate_dataset)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)
# 打印训练集和验证集的图片数量
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))